Цифровая обработка ТВ сигналов. Часть 2. Бобрешов А.М - 9 стр.

UptoLike

9
параллельных вычислительных устройств, специальных процессоров
свертки и других аппаратных средств.
Помимо выполнения фильтрации путем свертки цифрового сигнала с
матрицей , задающей фильтр, возможно выполнение фильтрации в частотной
области. Для этого выполняется ДПФ исходного сигнала, полученный набор
коэффициентов ДПФ почленно умножается на набор чисел, представляющих
частотную характеристику фильтра, после чего выполняется обратное ДПФ.
Такой вариант выполнения фильтрации во многих случаях позволяет добится
лучших материалов, чем свертка , но требует значительно большего объема
вычислений .
Фильтры , заданные формулами (5.1) и (5.2), являются линейными. Кроме
линейных фильтров, большое значение имеют и нелинейные фильтры , для
которых принцип суперпозиции не выполняется .
Одним из наиболее известных видов нелинейных фильтров являются
медианные фильтры . Принцип действия такого фильтра можно пояснить
следующим образом.
Для получения каждого элемента выходного сигнала берется
соответствующий элемент входного сигнала и некоторое количество
предшествующих ему и следующим за ним элементов входного сигнала.
Значения этих элементов упорядочиваются по возрастанию или убыванию .
Далее берется центральный по порядку член полученной последовательности и
его значения присваивается элементу выходного сигнала. Например, если взято
3 предыдущих и 3 последующих элемента входного сигнала, то в
последовательности будет 7 членов, и после упорядочивания элементу
выходного сигнала присваивается значение 4-го члена последовательности.
При фильтрации изображения применяются двумерные медианные
фильтры . При этом учитываются соседи не только по горизонтали, но и по
вертикали. Медианный фильтр хорошо устраняет точечные помехи и шумы,
сохраняя при этом резкие перепады яркости на границах объектов. Однако
такой фильтр может подавить в изображении мелкие детали, размеры которых
меньше размеров маски фильтра, определяющей учитываемые соседние
элементы .
6.Вэйвлет -преобразование
Существует способ обработки и передачи сигнала, основанный на
разложении сигнала на составляющие по разрешающей способности. Такой
подход оказывается особенно продуктивен для передачи изображений . Как
известно , изображение состоит из крупных деталей составляющих основу его
содержания , и мелкой структуры . Во многих случаях полезно разделить
указанные составляющие , чтобы передавать их раздельно , а в приемной части
системы объединить эти составляющие в полное изображение .
Для решения этой задачи используется подход, основанный на
применении ортогонального вэйвлет-преобразования (Wevelet-Transform
WT). Термин wavelet дословнопереводится как «маленькая волна». В отличие
от гармонических ортогональных функций , которые периодически изменяются
                                           9
параллельны х             вы числительны х у стро й ств, специальны х про цессо ро в
свертки и дру гих аппаратны х средств.
       П о м им о вы по лнения фильтрации пу тем свертки цифро во го сигнала с
м атрицей , задаю щ ей фильтр, во зм о жно вы по лнение фильтрации в часто тно й
о бласти. Д ля это го вы по лняется Д П Ф исхо дно го сигнала, по лу ченны й набо р
ко эффициенто в Д П Ф по членно у м но жается на набо р чисел, представляю щ их
часто тну ю характеристику фильтра, по сле чего вы по лняется о братно е Д П Ф .
Т ако й вариант вы по лнения фильтрации во м но гих слу чаях по зво ляет до бится
лу чших м атериало в, чем свертка, но требу ет значительно бо льшего о бъем а
вы числений .
       Ф ильтры , заданны е фо рм у лам и (5.1) и (5.2), являю тся линей ны м и. К ро м е
линей ны х фильтро в, бо льшо е значение им ею т и нелиней ны е фильтры , для
ко то ры х принцип су перпо зиции не вы по лняется.
       О дним из наибо лее известны х видо в нелиней ны х фильтро в являю тся
медианные фильтры . П ринцип дей ствия тако го фильтра м о жно по яснить
следу ю щ им о бразо м .
       Д ля по лу чения каждо го элем ента вы хо дно го сигнала берется
со о тветству ю щ ий элем ент вхо дно го сигнала и неко то ро е ко личество
предшеству ю щ их ем у и следу ю щ им за ним элем енто в вхо дно го сигнала.
Значения этих элем енто в у по рядо чиваю тся по во зрастанию или у бы ванию .
Д алее берется центральны й по по рядку членпо лу ченно й по следо вательно сти и
его значения присваивается элем енту вы хо дно го сигнала. Н априм ер, если взято
3 преды ду щ их и 3 по следу ю щ их элем ента вхо дно го сигнала, то в
по следо вательно сти бу дет 7 члено в, и по сле у по рядо чивания элем енту
вы хо дно го сигнала присваивается значение 4-го члена по следо вательно сти.
       П ри фильтрации изо бражения прим еняю тся дву м ерны е м едианны е
фильтры . П ри это м у читы ваю тся со седи не то лько по го ризо нтали, но и по
вертикали. М едианны й фильтр хо ро шо у страняет то чечны е по м ехи и шу м ы ,
со храняя при это м резкие перепады ярко сти на границах о бъекто в. О днако
тако й фильтр м о жет по давить в изо бражении м елкие детали, разм еры ко то ры х
м еньше разм еро в м аски фильтра, о пределяю щ ей у читы ваем ы е со седние
элем енты .

6.В эйвл ет-преобразование
       Су щ еству ет спо со б о брабо тки и передачи сигнала, о сно ванны й на
разло жении сигнала на со ставляю щ ие по разрешаю щ ей спо со бно сти. Т ако й
по дхо д о казы вается о со бенно про ду ктивен для передачи изо бражений . К ак
известно , изо бражение со сто ит из кру пны х деталей со ставляю щ их о сно ву его
со держания, и м елко й стру кту ры . В о м но гих слу чаях по лезно разделить
у казанны е со ставляю щ ие, что бы передавать их раздельно , а в прием но й части
систем ы о бъединитьэти со ставляю щ ие в по лно е изо бражение.
       Д ля решения это й задачи испо льзу ется по дхо д, о сно ванны й на
прим енении о рто го нально го вэй влет-прео бразо вания (Wevelet-Transform –
WT). Т ерм ин wavelet до сло вно перево дится как «м аленькая во лна». В о тличие
о т гарм о нических о рто го нальны х ф у нкций , ко то ры е перио дически изм еняю тся